与此同时，圣克拉拉，英伟达总部。
黄仁勋正穿着他那件标志性的皮衣，在会议室里来回踱步。
他的面前，同样摆着那篇论文。
“你们怎么看？”老黄停下脚步，目光如电，扫视着在座的技术高管。
“Jensen（黄仁勋英文名），这个算法对我们的CUDA生态是个挑战。”一位首席架构师面色凝重，“它大量使用了、ax这种非线性算子，而且数据依赖性很强，无法像矩阵乘法那样进行大规模并行流水线优化。在H100上跑这个，SM单元的利用率可能连20%都不到。”
“也就是说，我们的显卡，在这个算法面前，变成了‘废铁’？”老黄的声音很冷。
“不能说是废铁，但确实……性价比极低。”
老黄沉默了。
作为“AI军火商”，他最怕的不是竞争对手，而是“技术路线的变更”。
英伟达之所以能躺着赚钱，是因为全世界都在用Transforr，都在做矩阵乘法。他只要把矩阵乘法做到极致，就能垄断市场。
但现在，有人想换个玩法。
这才是英伟达最担心的事情。
英伟达的护城河，从来不仅仅是硬件性能，而是CUDA生态。数百万开发者习惯了调用cuBLAS、这些高度优化的库来构建模型。如果一种新算法绕过了这些库，甚至需要全新的硬件支持，那么英伟达的垄断地位就会出现裂痕。
“AMD那边有什么动静？”老黄问道。
“MI300系列的架构比较灵活，他们在标量计算单元上保留了更多的资源，理论上跑SLRM会比我们稍微从容一些。”技术部主管回答，“而且，他们最近在积极接触PyTorch团队，试图推动对非矩阵算子的原生支持。”
“不能给他们机会。”老黄的眼神变得冷峻。
他走回座位，双手撑在桌面上，下达了一系列指令。
“第一，软件层面。立即启动cuSLRM项目。抽调最精锐的CUDA工程师，针对SLRM的核心算子进行手写汇编级优化。我要让全世界看到，即使是跑几何逻辑，英伟达的GPU依然是最快的。”
“第二，硬件层面。Bckwell架构的设计已经冻结，来不及大改。但在下一代Rub架构中，必须预留专门的‘逻辑推理单元’。我们要把这种非线性计算，也变成硬件原生的指令。”
“第三，生态层面。”老黄顿了顿，语气中透出一丝商业巨头的狠辣，“联系PyTorch和TensorFlow的维护团队，以‘技术合作’的名义，提供专项资金和人力，帮助他们优化基于CUDA的SLRM实现。我们要确保，当开发者想要尝试这个新算法时，他们最先想到的、最好用的工具，依然是跑在英伟达显卡上的。”
“我们要用生态的厚度，去淹没任何试图另起炉灶的尝试。”
……
然而，就在谷歌和英伟达这两大巨头，如同两头被惊醒的巨兽，准备调整姿态在新的赛道上狂奔时，一张早已编织好的大网，无声地收紧了。
“老板，情况有点不对劲。”
谷歌的情报分析师冲进会议室，脸色苍白，同时也带回了让整个硅谷窒息的消息。
“怎么了？是不是中国那边也有动作？”皮查伊敏锐地问道。
“不止是有动作……”分析师深吸一口气，投屏了几张截图。
那是GitHub上几个不起眼的开源项目，更新时间显示在一周前。
-OenLPU-iler（开源逻辑处理单元编译器）
-SLRM-Pytorch-Extension（SLRM专用算子库）
-ese-Logic-Grah（中文逻辑知识图谱构建工具）
虽然这些项目还很初级，甚至有些简陋，代码提交记录也显示只是刚刚起步的“占坑”行为。
但它们背后的提交者ID，却让皮查伊感到一阵窒息。
-华为昇腾
-寒武纪
-阿里达摩院
“还有这条新闻，”分析师调出一条不起眼的快讯，“上周，中国科技部批准了‘新一代认知智能计算架构’重点专项，合作方囊括了中国几乎所有的半导体和互联网巨头。据可靠消息，海丝的下一代LPU芯片，已经进入了秘密流片阶段……”
会议室里，死一般的寂静。
“怎么可能？！”
一向沉稳的杰夫·迪恩都忍不住失声惊呼：“论文才发出来半个月，他们怎么可能动作这么快？简直就像是……早就拿到了答案一样！”